hash冲突（碰撞）及解决方法

最新推荐文章于 2025-04-26 15:49:06 发布
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一、什么是hash冲突？

就是根据key即经过一个函数f(key)得到的结果的作为地址去存放当前的key value键值对(这个是hashmap的存值方式)，但是却发现算出来的地址上已经有人先来了
就是相当于你在蹲坑，又有人进来了，但是只有一个坑，就产生了冲突，需要开辟新的空间去让另一个人有地方上厕所。

二、产生hash冲突的原因

哈希是通过对数据进行再压缩，提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了哈希冲突。

三、解决hash冲突的4中方式

1.开放地址方法

（1）线性探测

按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上往后加一个单位，直至不发生哈希冲突。
就是在此空间不足时，直接放入此空间的后一个空的空间
如图：
在这里插入图片描述

（2）再平方探测

按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上先加1的平方个单位，若仍然存在则减1的平方个单位。随之是2的平方，3的平方等等。直至不发生哈希冲突。
要注意平方不能超过容量的值
Size=16的时候，找备选的单元只能取i=1,2,3，也就是距离冲突单元1,4,9个单位的位置了。

（3）伪随机探测

按顺序决定值时，如果某数据已经存在，通过随机函数随机生成一个数，在原来值的基础上加上随机数，直至不发生哈希冲突。

2.链式地址法（HashMap的哈希冲突解决方法）

对于相同的值，使用链表进行连接。使用数组存储每一个链表。
就是hashmap的底层原理 ：数组+链表 就是没有红黑树

优点：
（1）拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；
（2）由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；
（3）开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；
（4）在用拉链法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。
缺点：
（1） 指针占用较大空间时，会造成空间浪费，若空间用于增大散列表规模进而提高开放地址法的效率。

如图：
在这里插入图片描述

3.建立公共溢出区

建立公共溢出区存储所有哈希冲突的数据。

4.再哈希法

对于冲突的哈希值再次进行哈希处理，直至没有哈希冲突。

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经典面试题：怎么解决哈希碰撞？
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Hash 碰撞是指在使用哈希算法时，不同的输入数据通过哈希函数计算后，得到了相同的哈希值（即散列值）。红黑树的查找时间复杂度为 O(log n)，相较于链表 O(n) 的查找复杂度，性能更高。使用链表来处理冲突，每个哈希表的槽（bucket）不仅存储单个元素，而是存储指向链表头部的指针。将哈希表中每个槽的位置变成一个链表，当多个键的哈希值相同时，将它们存储在同一个链表中。在出现碰撞时，使用第二个哈希函数计算新的索引位置，减少碰撞的概率。在出现碰撞时，使用第二个哈希函数计算新的索引位置，减少碰撞的概率。
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为减少冲突，要求装填因子d较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间，其次不能真正的删除，不能简单的将删除节点位置置空，会影响到其他同义词节点的查找路劲，只能在被删节点上做删除标记。将具有相同哈希地址的记录链成一个单链表，m个哈希地址就设m个单链表，然后用一个数组将m个单链表的表头指针存储起来，形成一个动态的结构（hashMap就是这个方法）举个栗子：集合{47,7,29,11,16,92,22,8,3,50,37,89}，m = 11，举个栗子：0, 8, 11，伪随机位数列为3，7，11...
深入理解HashMap：Hash冲突的解决机制
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`HashMap` 是 Java 集合框架中最常用的数据结构之一，它通过键值对的形式存储数据，并利用哈希算法实现高效的插入、删除和查询操作。然而，在实际使用中，由于哈希函数的有限性和哈希桶数量的限制，不可避免地会出现 **哈希冲突**（即不同的键映射到同一个哈希桶）。本文将深入探讨 `HashMap` 如何解决哈希冲突，并结合源码和 Mermaid 图表帮助你更好地理解其工作机制。
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<think>好的，我现在需要帮用户了解哈希冲突和哈希碰撞的概念、原因、解决方案以及相关的数据结构和算法。首先，我得确认用户的问题，他们可能把这两个术语当作同义词，但有时候可能有细微差别。不过通常来说，哈希冲突和哈希碰撞都是指不同的键被映射到同一个哈希值或位置的情况。 接下来，我需要明确基本概念。哈希冲突的原因主要是哈希函数的输出空间有限，而输入可能无限，所以根据鸽巢原理，冲突不可避免。要解释清楚这一点，可能需要提到哈希函数的设计，比如取模运算导致的不同键可能得到相同的余数。 然后是解决方案。根据之前的引用资料，用户提到的几个方法：链地址法、开放定址法、再哈希法、建立公共溢出区。我需要逐一解释这些方法，并说明它们如何在数据结构中应用，比如Java的HashMap使用链地址法，而Python的字典可能使用开放寻址法。同时，引用中的资料提到了不同方法的优缺点，比如链地址法在处理冲突时简单，但可能退化为链表影响性能；开放定址法节省空间但容易聚集。 还要注意数据结构的选择，比如在链地址法中，JDK1.8之后链表会转换为红黑树，以优化查找效率。这点需要提到，因为用户提供的引用[1]中提到了这一点。此外，哈希函数的设计也很重要，比如双重哈希、平方探测等，这些都属于开放定址法的变种。 用户可能还想知道如何在实际中应用这些解决方案，比如在编程语言中的具体实现。例如，HashMap如何处理冲突，可以结合引用[1]和引用[5]中的内容，说明重写hashCode和equals方法的重要性，确保正确判断对象相等性，避免逻辑错误。 另外，需要区分哈希冲突和哈希碰撞。通常，哈希冲突指的是不同的键映射到同一个哈希表的位置，而哈希碰撞可能更广泛，包括不同的键生成相同的哈希值。但根据用户提供的引用，可能这两个术语在上下文中是等同的，所以解释时要保持一致。 在总结解决方案时，可能需要比较不同方法的适用场景，比如拉链法适合经常插入删除的情况，开放定址法适合数据量较小的情况。同时，提到再哈希法的复杂性，以及公共溢出区的额外空间需求。 最后，生成的相关问题需要涵盖用户可能进一步询问的方向，比如具体的数据结构实现、冲突解决策略的优缺点比较、哈希函数的设计原则等。确保问题能够引导用户深入理解相关主题。</think>### 哈希冲突与哈希碰撞详解 #### 1. **基本概念** - **哈希冲突（Hash Collision）**：不同输入数据通过哈希函数计算后得到相同的哈希值（或哈希表中的相同位置），即 $hash(key_1) = hash(key_2)$，但 $key_1 \neq key_2$[^2][^3]。 - **哈希碰撞（Hash Collision）**：与哈希冲突为同一概念，通常可互换使用。 #### 2. **原因** - **哈希函数的有限性**：哈希函数输出的空间有限（如32位整数最多有$2^{32}$种值），而输入可能无限，必然存在冲突（鸽巢原理）。 - **哈希表容量限制**：即使哈希函数均匀分布，哈希表容量有限时仍可能发生碰撞，例如 $hash(key) \mod size$ 的余数相同[^5]。 #### 3. **解决方案** ##### (1) **链地址法（Separate Chaining）** - **原理**：将冲突的键值对存储在链表或红黑树中。例如，Java的`HashMap`在JDK1.8后采用链表+红黑树结构[^1]。 - **优点**：实现简单，适合频繁插入/删除。 - **缺点**：链表过长时查询效率下降（时间复杂度从$O(1)$退化为$O(n)$）。 ##### (2) **开放定址法（Open Addressing）** - **原理**：冲突发生时，按特定规则（如线性探测、平方探测、双重哈希）寻找下一个空闲位置[^4]。 - 线性探测：$index = (hash(key) + i) \mod size$，$i=1,2,...$ - 双重哈希：$index = (hash_1(key) + i \cdot hash_2(key)) \mod size$ - **优点**：无需额外数据结构，节省内存。 - **缺点**：易产生聚集现象，删除操作复杂。 ##### (3) **再哈希法（Rehashing）** - **原理**：使用多个哈希函数，直到找到不冲突的位置。 - **适用场景**：适合哈希表扩容时的冲突处理，但计算成本较高。 ##### (4) **公共溢出区（Overflow Area）** - **原理**：为冲突元素单独分配存储区域，冲突时存入溢出区。 - **缺点**：需额外空间，且溢出区过大时效率降低。 #### 4. **数据结构与算法实现** - **链地址法**：哈希表中的每个位置是一个链表或树，插入时追加到链尾（或平衡树中）。 ```python class HashTable: def __init__(self, size): self.size = size self.table = [[] for _ in range(size)] # 链表存储冲突元素 def insert(self, key, value): index = hash(key) % self.size for item in self.table[index]: if item[0] == key: item[1] = value # 更新值 return self.table[index].append([key, value]) # 无冲突时追加 ``` - **开放定址法**：使用线性探测实现： ```python class OpenHashTable: def __init__(self, size): self.size = size self.table = [None] * size def insert(self, key, value): index = hash(key) % self.size while self.table[index] is not None: if self.table[index][0] == key: self.table[index][1] = value return index = (index + 1) % self.size # 线性探测 self.table[index] = [key, value] ``` #### 5. **关键优化** - **动态扩容**：当负载因子（元素数量/表容量）超过阈值时，扩容哈希表以减少冲突。 - **哈希函数设计**：结合键的特征（如字符串、对象属性）生成更均匀的哈希值。
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